六安网页_开发者应用_优化关键词排名提升_广州公司关键词网络推广

车

车辆种类分类识别数据集，可以识别7种汽车类型，已经按照7:2:1比例划分数据集，训练集1488张、验证集507张,测试集31张，共计2026张。数据集分为一类客车(tinycar) ，=类客车(midcar) ，三类客车(bigcar) , - -类货车(smalltruck) ，= _类货车(bigtru ck) ,油罐车(oil truck) 以及特殊车辆(specialcar) ，共计7 个种类。 nc:7. names: ['tinycar'midcar,'bigcar'smalltruck,'bigtruck,'oil truck',' specialcar']

车辆种类识别数据集

规模

图像数量：2026张
类别数量：7种
数据量：未提供具体数据量，但通常这类数据集可能达到数百MB到几GB。

类别

一类客车 (Tiny Car, tinycar)
二类客车 (Mid Car, midcar)
三类客车 (Big Car, bigcar)
一类货车 (Small Truck, smalltruck)
二类货车 (Big Truck, bigtruck)
油罐车 (Oil Truck, oiltruck)
特殊车辆 (Special Car, specialcar)

每类车辆的样本数量根据比例划分：

训练集：1488张
验证集：507张
测试集：31张

数据特点

高质量图像：所有图像均为高分辨率，提供了丰富的细节信息，有助于提高检测精度。
多样化车辆类型：涵盖了七种常见的车辆类型，确保模型能够适应多种类型的车辆。
详细标注：每张图像都附有详细的边界框标注（txt格式），标明了车辆的位置和大小。
预处理数据：数据集已经按照7:2:1的比例划分好训练集、验证集和测试集，可以直接用于训练。

应用场景

智能交通系统：在城市交通监控中自动识别不同类型的车辆，提高交通管理效率。
自动驾驶：帮助自动驾驶汽车更好地理解和分类道路上的各种车辆，提升驾驶安全性。
停车场管理：在停车场管理系统中自动识别车辆类型，便于分类管理和收费。
物流管理：在物流运输过程中，自动识别货车类型，优化货物装载和运输方案。
研究与教育：用于科研机构的研究以及相关院校的教学，帮助学生和研究人员更好地了解车辆识别技术。
安全监控：集成到视频监控系统中，自动识别特定类型的车辆，支持安全监控和预警。

数据集结构

假设数据集的文件结构如下：

vehicle_classification_dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── 0001.jpg
│   │   ├── 0002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── val/
│   │   ├── 0001.jpg
│   │   ├── 0002.jpg
│   │   └── ...
│   └── test/
│       ├── 0001.jpg
│       ├── 0002.jpg
│       └── ...
├── labels_txt/
│   ├── train/
│   │   ├── 0001.txt
│   │   ├── 0002.txt
│   │   └── ...
│   ├── val/
│   │   ├── 0001.txt
│   │   ├── 0002.txt
│   │   └── ...
│   └── test/
│       ├── 0001.txt
│       ├── 0002.txt
│       └── ...
└── metadata.csv

metadata.csv 文件内容示例：

深色版本

image_id, category, split
train/0001.jpg, tinycar, train
train/0002.jpg, midcar, train
val/0001.jpg, bigcar, val
val/0002.jpg, smalltruck, val
test/0001.jpg, bigtruck, test
...

labels_txt/0001.txt 示例（YOLO格式）：

0 0.5 0.5 0.3 0.3  # 类别ID, 中心点x, 中心点y, 宽度, 高度

代码示例

下面是一个完整的Python脚本示例，展示如何加载数据集、使用预训练的YOLOv5模型进行车辆种类识别，并可视化检测结果。我们将使用PyTorch和YOLOv5的相关库。

1. 安装依赖库

首先，确保安装了必要的依赖库。可以在项目目录中的requirements.txt文件中列出这些依赖库，然后运行以下命令进行安装：

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 文件内容示例：

torch==1.10.0
torchvision==0.11.1
opencv-python-headless==4.5.4.60
yolov5 @ git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

2. 加载数据集和预训练模型

import os
import cv2
import torch
import numpy as np
from yolov5.models.common import DetectMultiBackend
from yolov5.utils.general import (check_img_size, non_max_suppression, scale_coords)
from yolov5.utils.torch_utils import select_device
from yolov5.utils.plots import Annotator, colors# 设置设备
device = select_device('')  # 使用默认设备（通常是GPU，如果没有则使用CPU）# 加载预训练模型
model_path = 'path_to_your_model_directory/yolov5s_vehicle_detection.pt'
model = DetectMultiBackend(model_path, device=device, dnn=False, data=None, fp16=False)
imgsz = check_img_size(640, s=model.stride)  # 检查图像尺寸# 设置模型为评估模式
model.eval()# 加载图像
def load_image(image_path):img = cv2.imread(image_path)if img is None:print(f"Failed to load image: {image_path}")return Nonereturn img# 进行推理
def detect_vehicles(img, model, imgsz, device):# 转换图像img = [letterbox(img, new_shape=imgsz, auto=True)[0]]img = np.stack(img, 0)img = img[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2))  # BGR to RGB, BHWC to BCHWimg = np.ascontiguousarray(img)# 将图像转换为Tensorimg = torch.from_numpy(img).to(device)img = img.float()img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if len(img.shape) == 3:img = img[None]  # 扩展批处理维度# 推理with torch.no_grad():pred = model(img, augment=False, visualize=False)[0]pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, max_det=1000)# 处理预测结果for i, det in enumerate(pred):  # 每张图像的检测结果if len(det):det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape[2:]).round()annotator = Annotator(img[i].permute(1, 2, 0).cpu().numpy(), line_width=3, example=str('vehicle'))for *xyxy, conf, cls in reversed(det):label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(int(cls), True))return annotator.result()return img[0].permute(1, 2, 0).cpu().numpy()# 字母框调整
def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32):shape = img.shape[:2]  # 当前形状 [height, width]if isinstance(new_shape, int):new_shape = (new_shape, new_shape)r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])if not scaleup:  # 只缩小，不放大r = min(r, 1.0)ratio = r, r  # 宽高比new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh paddingif auto:  # 最小矩形dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh paddingelif scaleFill:  # 拉伸dw, dh = 0.0, 0.0new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0]  # 宽高比dw /= 2  # 分配到两边dh /= 2if shape[::-1] != new_unpad:  # 缩放img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)  # 添加边框return img, ratio, (dw, dh)# 主函数
def main(image_dir, model, imgsz, device):names = ['tinycar', 'midcar', 'bigcar', 'smalltruck', 'bigtruck', 'oiltruck', 'specialcar']for image_name in os.listdir(image_dir):if image_name.endswith('.jpg'):image_path = os.path.join(image_dir, image_name)img = load_image(image_path)if img is not None:result = detect_vehicles(img, model, imgsz, device)cv2.imshow('Vehicle Detection', result)cv2.setWindowTitle('Vehicle Detection', f'Image: {image_name}')if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()# 假设图像存储在'image'目录下
image_dir = 'path_to_your_image_directory'# 运行主函数
main(image_dir, model, imgsz, device)

说明

路径设置：请根据实际的数据集路径调整path_to_your_image_directory和path_to_your_model_directory。
文件命名：假设图像文件名分别为.jpg。如果实际命名规则不同，请相应修改代码。
可视化：通过绘制边界框和标注置信度，可以直观地看到图像中的车辆位置和类型。

进一步的应用

训练深度学习模型：可以使用这个数据集来进一步训练或微调YOLOv5模型，以提高检测精度。
数据增强：为了增加数据集的多样性和鲁棒性，可以使用数据增强技术（如旋转、翻转、缩放等）生成更多的训练样本。
评估与优化：通过交叉验证和测试集评估模型性能，并不断优化模型参数，以提高检测准确率。

这个数据集对于车辆种类识别具有重要的实用价值，可以帮助相关部门及时发现和处理不同类型车辆，提升交通管理和安全水平。